Самый быстрый способ заменить NA в большом data.table


150

У меня есть большая таблица данных , со многими пропущенными значениями, разбросанными по строкам ~ 200 тыс. И 200 столбцам. Я хотел бы как можно более эффективно перекодировать эти значения NA в нули.

Я вижу два варианта:
1: преобразовать в data.frame и использовать что-то вроде этого
2: какая-то классная команда подустановки data.table

Я буду счастлив с довольно эффективным решением типа 1. Преобразование в data.frame и затем обратно в data.table не займет много времени.


5
Почему вы хотите , чтобы преобразовать data.tableк data.frame? data.table Являетсяdata.frame . Любая операция data.frame будет просто работать.
Андри

5
@Andrie. ключевое отличие состоит в том, что вы не можете получить доступ к столбцу в data.table, указав номер столбца. так DT[,3]что третьего столбца не дадут. я думаю, что это делает решение, предлагаемое по ссылке, нежизнеспособным здесь. Я уверен, что есть элегантный подход с использованием некоторых data.tableволшебства!
Рамнат

6
@Ramnath, AFAIK, DT[, 3, with=FALSE]возвращает третий столбец.
Андри

2
@Andrie. но по-прежнему существует проблема, связанная mydf[is.na(mydf) == TRUE]с работой с фреймами данных, в то время как mydt[is.na(mydt) == TRUE]дает мне что-то странное, даже если я используюwith=FALSE
Ramnath

2
@ Рамнатх, точка взята. Мое предыдущее утверждение было слишком широким, то есть я ошибался. Сожалею. Data.tables ведут себя как data.frames только тогда, когда нет метода data.table.
Андри

Ответы:


184

Вот решение с использованием data.table «S :=оператора, основываясь на Andrie и ответы Ramnath в.

require(data.table)  # v1.6.6
require(gdata)       # v2.8.2

set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)
dim(dt1)
[1] 200000    200    # more columns than Ramnath's answer which had 5 not 200

f_andrie = function(dt) remove_na(dt)

f_gdata = function(dt, un = 0) gdata::NAToUnknown(dt, un)

f_dowle = function(dt) {     # see EDIT later for more elegant solution
  na.replace = function(v,value=0) { v[is.na(v)] = value; v }
  for (i in names(dt))
    eval(parse(text=paste("dt[,",i,":=na.replace(",i,")]")))
}

system.time(a_gdata = f_gdata(dt1)) 
   user  system elapsed 
 18.805  12.301 134.985 

system.time(a_andrie = f_andrie(dt1))
Error: cannot allocate vector of size 305.2 Mb
Timing stopped at: 14.541 7.764 68.285 

system.time(f_dowle(dt1))
  user  system elapsed 
 7.452   4.144  19.590     # EDIT has faster than this

identical(a_gdata, dt1)   
[1] TRUE

Обратите внимание, что f_dowle обновил dt1 по ссылке. Если требуется локальная копия, то copyдля создания локальной копии всего набора данных необходим явный вызов функции. data.table's setkey, key<-а :=не копировать при записи.

Далее, давайте посмотрим, где f_dowle проводит свое время.

Rprof()
f_dowle(dt1)
Rprof(NULL)
summaryRprof()
$by.self
                  self.time self.pct total.time total.pct
"na.replace"           5.10    49.71       6.62     64.52
"[.data.table"         2.48    24.17       9.86     96.10
"is.na"                1.52    14.81       1.52     14.81
"gc"                   0.22     2.14       0.22      2.14
"unique"               0.14     1.36       0.16      1.56
... snip ...

Там я бы сосредоточился na.replaceи там is.na, где есть несколько векторных копий и векторных сканов. Их можно легко устранить, написав небольшую C-функцию na.replace, которая обновляется NAпо ссылке в векторе. Это, по крайней мере, вдвое сократило бы 20 секунд, я думаю. Существует ли такая функция в любом пакете R?

Причина f_andrieсбоя может быть в том, что он копирует dt1или создает логическую матрицу размером с целое dt1несколько раз. Другие 2 метода работают с одним столбцом за раз (хотя я только кратко рассмотрел NAToUnknown).

РЕДАКТИРОВАТЬ (более элегантное решение в соответствии с просьбой Рамната в комментариях):

f_dowle2 = function(DT) {
  for (i in names(DT))
    DT[is.na(get(i)), (i):=0]
}

system.time(f_dowle2(dt1))
  user  system elapsed 
 6.468   0.760   7.250   # faster, too

identical(a_gdata, dt1)   
[1] TRUE

Я хотел бы сделать это таким образом, чтобы начать с!

EDIT2 (более 1 года спустя, сейчас)

Есть также set(). Это может быть быстрее, если [,:=,]через цикл проходит много столбцов, поскольку это позволяет избежать (небольших) накладных расходов на вызов в цикле. setэто петли :=. См ?set.

f_dowle3 = function(DT) {
  # either of the following for loops

  # by name :
  for (j in names(DT))
    set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)

  # or by number (slightly faster than by name) :
  for (j in seq_len(ncol(DT)))
    set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)
}

5
+! отличный ответ! Возможно ли иметь более интуитивный эквивалент eval(parse)...материала. в более широком смысле, я думаю, было бы полезно иметь операции, которые работают со всеми элементами data.table.
Рамнат

1
Ваш второй блок кода кажется наиболее data.tableподходящим способом сделать это. Спасибо!
Зак

3
@ Statwonk Я думаю, у вас DTесть столбцы типа logical, в отличие от create_dt()примера для этого теста. Измените 4-й аргумент set()вызова (который 0в вашем примере и введите double в R), FALSEи он должен работать без предупреждения.
Мэтт Доул

2
@Statwonk И я подал запрос на добавление функции, чтобы ослабить этот случай и отбросить это предупреждение при приведении векторов длины 1 к 0 и 1 к логическому: # 996 . Не стоит этого делать, так как для скорости вы хотите быть предупреждены о ненужном повторном принуждении.
Мэтт Доул

1
@StefanF Правда, и я seq_along(DT)тоже предпочитаю . Но тогда читатель должен знать, что seq_alongбудет по столбцам, а не по строкам. seq_len(col(DT))чуть более явно по этой причине.
Мэтт

28

Вот самый простой, который я мог придумать:

dt[is.na(dt)] <- 0

Это эффективно и не требует написания функций и другого связующего кода.


не работает на больших наборах данных и обычных компьютерах рабочих станций (ошибка выделения памяти)
Джейк

3
@ Джейк на машине с 16 ГБ ОЗУ Я смог запустить это на 31M строк, ~ 20 столбцов. YMMV конечно.
Бар

Я полагаюсь на ваши эмпирические доказательства. Спасибо.
Джейк

10
К сожалению, в последних версиях data.table это не работает. Это говорит об ошибке в [.data.table(dt, is.na (dt)): я недопустимый тип (матрица). Возможно, в будущем матрица из 2 столбцов могла бы вернуть список элементов DT (в духе A [B] в FAQ 2.14). Пожалуйста, сообщите datatable-help, хотите ли вы этого, или добавьте свои комментарии в FR # 657. >
скан

это интересно! Я всегда использовалset
Марбель

15

Выделенные функции ( nafillи setnafill) для этой цели доступны в data.tableпакете (версия> = 1.12.4):

Он обрабатывает столбцы параллельно, так что хорошо справляется с ранее опубликованными контрольными показателями, ниже своего времени по сравнению с самым быстрым до настоящего времени подходом, а также масштабируется, используя 40-ядерный компьютер.

library(data.table)
create_dt <- function(nrow=5, ncol=5, propNA = 0.5){
  v <- runif(nrow * ncol)
  v[sample(seq_len(nrow*ncol), propNA * nrow*ncol)] <- NA
  data.table(matrix(v, ncol=ncol))
}
f_dowle3 = function(DT) {
  for (j in seq_len(ncol(DT)))
    set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)
}

set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)
dim(dt1)
#[1] 200000    200
dt2 = copy(dt1)
system.time(f_dowle3(dt1))
#   user  system elapsed 
#  0.193   0.062   0.254 
system.time(setnafill(dt2, fill=0))
#   user  system elapsed 
#  0.633   0.000   0.020   ## setDTthreads(1) elapsed: 0.149
all.equal(dt1, dt2)
#[1] TRUE

set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e7, 200, 0.1)
dim(dt1)
#[1] 20000000    200
dt2 = copy(dt1)
system.time(f_dowle3(dt1))
#   user  system elapsed 
# 22.997  18.179  41.496
system.time(setnafill(dt2, fill=0))
#   user  system elapsed 
# 39.604  36.805   3.798 
all.equal(dt1, dt2)
#[1] TRUE

Это отличная особенность! Планируете ли вы добавить поддержку символьных столбцов? Тогда это может быть использовано здесь .
ismirsehregal

1
@ismirsehregal да, вы можете отслеживать эту функцию здесь github.com/Rdatatable/data.table/issues/3992
jangorecki

12
library(data.table)

DT = data.table(a=c(1,"A",NA),b=c(4,NA,"B"))

DT
    a  b
1:  1  4
2:  A NA
3: NA  B

DT[,lapply(.SD,function(x){ifelse(is.na(x),0,x)})]
   a b
1: 1 4
2: A 0
3: 0 B

Просто для справки, медленнее по сравнению с gdata или data.matrix, но использует только пакет data.table и может работать с нечисловыми записями.


5
Вы могли бы, вероятно, избежать ifelseи обновить по ссылке, выполнив DT[, names(DT) := lapply(.SD, function(x) {x[is.na(x)] <- "0" ; x})]. И я сомневаюсь, что это будет медленнее, чем ответы, которые вы упомянули.
Дэвид Аренбург,

11

Вот решение с использованием NAToUnknownв gdataпакете. Я использовал решение Andrie для создания огромной таблицы данных, а также включил сравнение времени с решением Andrie.

# CREATE DATA TABLE
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)

# FUNCTIONS TO SET NA TO ZERO   
f_gdata  = function(dt, un = 0) gdata::NAToUnknown(dt, un)
f_Andrie = function(dt) remove_na(dt)

# COMPARE SOLUTIONS AND TIMES
system.time(a_gdata  <- f_gdata(dt1))

user  system elapsed 
4.224   2.962   7.388 

system.time(a_andrie <- f_Andrie(dt1))

 user  system elapsed 
4.635   4.730  20.060 

identical(a_gdata, g_andrie)  

TRUE

+1 Хорошая находка. Интересно - я впервые вижу время с похожим userвременем, но очень большой разницей во elapsedвремени.
Андри

@Andrie Я пытался использовать rbenchmarkдля сравнения решений с использованием большего количества репликаций, но получил ошибку нехватки памяти, возможно, из-за размера фрейма данных. если вы сможете запустить benchmarkоба этих решения с несколькими репликациями, эти результаты будут интересны, поскольку я не совсем уверен, почему я получаю ускорение в 3 раза
Рамнат

@Ramnath Чтобы исправить ситуацию, сроки в этом ответе, как ncol=5мне кажется (должны занять гораздо больше времени) из-за ошибки в create_dt.
Мэтт Доул

5

Ради полноты, другой способ заменить NA на 0 - это использовать

f_rep <- function(dt) {
dt[is.na(dt)] <- 0
return(dt)
}

Чтобы сравнить результаты и время, я включил все упомянутые подходы.

set.seed(1)
dt1 <- create_dt(2e5, 200, 0.1)
dt2 <- dt1
dt3 <- dt1

system.time(res1 <- f_gdata(dt1))
   User      System verstrichen 
   3.62        0.22        3.84 
system.time(res2 <- f_andrie(dt1))
   User      System verstrichen 
   2.95        0.33        3.28 
system.time(f_dowle2(dt2))
   User      System verstrichen 
   0.78        0.00        0.78 
system.time(f_dowle3(dt3))
   User      System verstrichen 
   0.17        0.00        0.17 
system.time(res3 <- f_unknown(dt1))
   User      System verstrichen 
   6.71        0.84        7.55 
system.time(res4 <- f_rep(dt1))
   User      System verstrichen 
   0.32        0.00        0.32 

identical(res1, res2) & identical(res2, res3) & identical(res3, res4) & identical(res4, dt2) & identical(dt2, dt3)
[1] TRUE

Таким образом, новый подход немного медленнее, f_dowle3чем все остальные. Но, честно говоря, это противоречит моей интуиции синтаксиса data.table, и я понятия не имею, почему это работает. Кто-нибудь может просветить меня?


1
Да, я проверил их, поэтому я включил парные идентификаторы.
bratwoorst711

1
Вот причина, почему это не идиоматический способ - stackoverflow.com/a/20545629
Naumz

4

Насколько я понимаю, секрет быстрых операций в R заключается в использовании вектора (или массивов, которые являются векторами под капотом).

В этом решении я использую a, data.matrixкоторый является, arrayно ведет себя немного как a data.frame. Поскольку это массив, вы можете использовать очень простую векторную замену для замены NAs:

Маленькая вспомогательная функция для удаления NAs. Суть в одной строке кода. Я делаю это только для измерения времени выполнения.

remove_na <- function(x){
  dm <- data.matrix(x)
  dm[is.na(dm)] <- 0
  data.table(dm)
}

Маленькая вспомогательная функция для создания data.tableзаданного размера.

create_dt <- function(nrow=5, ncol=5, propNA = 0.5){
  v <- runif(nrow * ncol)
  v[sample(seq_len(nrow*ncol), propNA * nrow*ncol)] <- NA
  data.table(matrix(v, ncol=ncol))
}

Демонстрация на крошечном образце:

library(data.table)
set.seed(1)
dt <- create_dt(5, 5, 0.5)

dt
            V1        V2        V3        V4        V5
[1,]        NA 0.8983897        NA 0.4976992 0.9347052
[2,] 0.3721239 0.9446753        NA 0.7176185 0.2121425
[3,] 0.5728534        NA 0.6870228 0.9919061        NA
[4,]        NA        NA        NA        NA 0.1255551
[5,] 0.2016819        NA 0.7698414        NA        NA

remove_na(dt)
            V1        V2        V3        V4        V5
[1,] 0.0000000 0.8983897 0.0000000 0.4976992 0.9347052
[2,] 0.3721239 0.9446753 0.0000000 0.7176185 0.2121425
[3,] 0.5728534 0.0000000 0.6870228 0.9919061 0.0000000
[4,] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1255551
[5,] 0.2016819 0.0000000 0.7698414 0.0000000 0.0000000

Это очень хороший пример набора данных. Я постараюсь улучшить remove_na. Это время 21,57 включает в себя create_dt(в том числе runifи sample) вместе с remove_na. Есть ли у вас шанс отредактировать, чтобы разделить 2 раза?
Мэтт Доул

Есть ли небольшая ошибка в create_dt? Кажется, он всегда создает таблицу данных из 5 столбцов, независимо от того, что было ncolпередано.
Мэтт Доул

@ MatthewDowle Хорошо заметили. Ошибка удалена (а также время)
Андри

Преобразование в матрицу будет работать правильно, только если все столбцы одного типа.
скан

2

Чтобы обобщить многие столбцы, вы можете использовать этот подход (используя данные предыдущего примера, но добавив столбец):

z = data.table(x = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE), y = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE))

z[, names(z) := lapply(.SD, function(x) fifelse(is.na(x), 0, x))]

Хотя не проверял на скорость


1
> DT = data.table(a=LETTERS[c(1,1:3,4:7)],b=sample(c(15,51,NA,12,21),8,T),key="a")
> DT
   a  b
1: A 12
2: A NA
3: B 15
4: C NA
5: D 51
6: E NA
7: F 15
8: G 51
> DT[is.na(b),b:=0]
> DT
   a  b
1: A 12
2: A  0
3: B 15
4: C  0
5: D 51
6: E  0
7: F 15
8: G 51
> 

3
И как бы вы обобщили это на несколько столбцов?
Дэвид Аренбург

@ Давид Аренбург просто написать цикл. Это должен быть принятый ответ: это самый простой!
байбо

1

Используя fifelseфункцию из новейших data.tableверсий 1.12.6, она даже в 10 раз быстрее, чем NAToUnknownв gdataпакете:

z = data.table(x = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE))
system.time(z[,x1 := gdata::NAToUnknown(x, 0)])

#   user  system elapsed 
#  0.798   0.323   1.173 
system.time(z[,x2:= fifelse(is.na(x), 0, x)])

#   user  system elapsed 
#  0.172   0.093   0.113 

Можете ли вы добавить некоторые временные сравнения к этому ответу? Я думаю, f_dowle3все еще будет быстрее: stackoverflow.com/a/7249454/345660
Зак
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.